Multi-segment deepthroat scenario
세부 정보
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모델 설명
사용 방법
이것은 완전한 I2V deepthroat 시나리오를 위한 여러 워크플로우의 모음입니다. 여기에 샘플을 포함시키지 않았지만, 두 명의 피사체에도 훌륭하게 작동합니다.
v1.1
프레임 스킵 기능을 추가했습니다. WAN 2.2의 Palingenesis 버전을 사용하도록 전환했습니다. 이 버전이나 Insight, 또는 원본 WAN2.2를 사용할 수 있습니다.
deepthroat-wan22-i2v-01-airblow
격려. 다음 LORA를 사용합니다.
/model/2007166
deepthroat-wan22-i2v-02-insert
삽입 직전 및 포함하는 동작. 다음 LORA를 사용합니다.
/model/1874811
deepthroat-wan22-i2v-03-middle
Deepthroat 시퀀스. 단계 2와 동일한 LORA를 사용합니다.
deepthroat-wan22-i2v-04-middle-alt-sloppy
서투른 deepthroat 시퀀스. 다음 LORA를 사용합니다.
/model/1986500/sloppy-facefuck-wan-22
deepthroat-wan22-i2v-05-end
입안에 정액을 뿌리고 피사체가 정액을 뱉는 것으로 끝냅니다. 다음 LORA를 사용합니다.
/model/1879839
deepthroat-wan22-i2v-06-end-alt-facial
얼굴에 뿌리는 것으로 끝냅니다. Stability Matrix가 더 이상 Civitai와 매칭되지 않아 어떤 LORA를 사용하는지 100% 확신할 수 없습니다. 아마도 https://civitai.com/user/LocalOptima가 만든 것일 것 같습니다.
LORA 업로드 방식과 명명 규칙 때문이지만, 더 이상 볼 수 없네요 :(
video-merge-colormatch-upscale-interpolation
비디오를 결합하고, 세그먼트 생성 중에 수행하지 않았다면 업스케일/보간합니다.
색상 일치 기능이 포함되어 있습니다(가끔 도움보다 해로울 수 있으므로, 색상 일치를 원하지 않는 경우 아래 워크플로우를 사용하세요).
video-merge-upscale-interpolation
비디오를 결합하고, 세그먼트 생성 중에 수행하지 않았다면 업스케일/보간합니다.
v1.0
deepthroat-wan22-i2v-01-start
이 워크플로우는 삽입 직전 및 포함하는 동작을 정의합니다. 시작 이미지와 선택적으로 마지막 프레임 이미지를 입력받습니다. 생성된 마지막 프레임을 저장합니다.
잘 작동하는 것들:
- 다가오는 남성 쪽으로 고개 돌리기
- 무릎 꿇기
- 몸을 굽히기
잘 작동하지 않을 수 있는 것들:
- 뒤돌기(180도)
- 피사체가 남성과 다른 높이에 있게 만드는 동작(점프 등)
deepthroat-wan22-i2v-02-middle
이 워크플로우는 실제 deepthroat 시퀀스를 설명합니다. 이 부분을 반복하여 사용할 수 있습니다. 이전 세그먼트의 마지막 프레임을 현재 세그먼트의 시작 이미지로 로드하면 됩니다(01-start 또는 02-middle에서).
이 워크플로우는 마지막 프레임의 이미지도 입력으로 받을 수 있습니다. 아래의 _고려사항_을 참조하세요.
deepthroat-wan22-i2v-03-end (및 alt)
이 워크플로우는 사정을 설명합니다. 두 가지 버전이 있습니다: 4단계 샘플링을 사용하는 버전과 8단계 샘플링을 사용하는 대체 버전입니다. 차이점은 4단계 버전이 더 현실적인 정액의 양과 외관을 생성하는 반면, 8단계 버전은 이를 과장하는 경향이 있습니다. 선호하는 버전을 사용하세요.
이 워크플로우도 마지막 프레임의 이미지를 입력으로 받을 수 있습니다. 아래의 _고려사항_을 참조하세요.
video-merge-colormatch-upscale-interpolation
이 워크플로우는 이전 단계에서 생성된 모든 세그먼트를 병합할 수 있습니다. 각 단계에서는 업스케일 및 프레임 보간 기능을 제공하지만, 빠른 처리를 위해 반복 중에는 이러한 옵션을 비활성화하고 병합 단계에서만 활성화하는 것이 좋습니다.
고려사항
WAN은 세그먼트 간 또는 내부에서 피사체의 일관성을 제공할 수 없습니다. 얼굴, 신체 부위, 문신, 물체는 각도나 가려짐에 따라 변경되거나 나타나거나 사라질 수 있습니다. 실질적으로, 이는 시나리오를 계획하고 마지막 프레임에 다음 세그먼트로 유지하고 싶은 세부 사항이 포함되도록 세그먼트를 선택해야 한다는 뜻입니다. WAN은 해부학에도 취약합니다. 특정 사적인 부위가 가려진 마지막 프레임을 선택하면, 후속 세그먼트에서 그 부위가 나타나지 않을 수 있습니다.
별도로 마지막 프레임을 생성했거나, 이전 세그먼트의 마지막 프레임을 선호했지만 해당 세그먼트 자체는 실패한 경우, 이를 재사용하여 새 반복에서 마지막 프레임을 설정할 수 있습니다. 원하는 외형으로 끝나도록 보장하기 위함입니다.
WAN 워크플로우는 자원을 많이 소모합니다. VRAM 또는 RAM이 제한적인 경우 해상도와/또는 지속 시간을 줄이세요.
워크플로우는 Torch Compile을 사용합니다. 설치되어 있지 않다면 노드를 비활성화하세요.
LORA 종속성(lightx2v, K3NK, playtime_ai, LocalOptima, WhatTheGuy에게 큰 감사드립니다):
일반적으로 파일 이름을 소문자로 변경하고 폴더에 정리합니다. 파일 위치나 이름이 다를 경우 시스템에서 해당 파일을 찾아서 사용하세요.
FAQ
Q: 버전 1.0에서 시작 및 종료 워크플로우는 5초로, 중간 워크플로우는 8초로 설정된 이유는 무엇인가요?
A: 5초 이상의 영상에서는 WAN(또는 아마도 LORAs)이 영상을 처음 프레임으로 강제로 되돌리는 경향이 있습니다. 이는 특정한 종료 동작에는 잘 작동하지 않지만, 반복적인 왕복 동작에는 완벽하게 작동합니다. 이를 창의적으로 활용할 수도 있습니다. 예를 들어 시작 워크플로우를 6초로 설정하면 피사체가 뒤로 물러나다 다시 끌어당겨지는 “불안한” 시나리오를 만들 수 있습니다. 이 현상은 향후 버전에서도 적용되지만, v1.1부터 기본적으로 모든 세그먼트는 5초로 설정됩니다.
Q: 왜 8초보다 길게 하지 않나요?
A: 당시 사용한 노드에 버그가 있었기 때문입니다. 이제 더 긴 영상을 생성할 수 있습니다. 블록 스왑을 통해 메모리를 관리하세요.
Q: 버전 1.0에서 스위치 노드와 프레임 스킵 입력 노드가 아무것과도 연결되지 않은 이유는 무엇인가요? 삭제해도 되나요?
A: v1.1에서 정리되었고 프레임 스킵 기능이 추가되었습니다.
Q: 다른 시나리오가 추가될 예정인가요?
A: 네, 몇 가지 시나리오를 개발 중이며 특정 품질 기준을 달성하면 게시할 예정입니다. 현재 다른 포즈/시나리오에서 해부학 생성에 만족하지 못해 아직 공유하지 않았습니다.